[发明专利]一种检测多粒花生种子中α-和γ-生育酚含量的方法

权利要求书

1.一种检测花生种子α-和γ-生育酚含量的方法，其特征在于：对待测花生种子进行近红外扫描，将扫描后的光谱导入构建的花生种子α-和γ-生育酚含量的近红外光谱模型中，经分析获得花生种子α-和γ-生育酚含量。

2.根据权利要求1所述检测花生种子α-和γ-生育酚含量的方法，其特征在于：所述花生种子α-和γ-生育酚含量的近红外光谱模型由以下方法构建而成：

(1)收集不同品种的花生样品，日光干燥；

(2)对上述花生样品进行近红外光谱测定，收集近红外光谱信息；

(3)分别检测所有花生样品的α-和γ-生育酚含量，获得α-和γ-生育酚含量的化学值；

(4)对α-和γ-生育酚含量的化学值和(2)中采集的近红外光谱数据进行拟合光谱处理，用偏最小二乘法优化建立模型，反复采用内部交叉验证剔除奇异值，通过比较模型的决定系数(R²)和标准差(RMSECV)衡量模型质量，筛选最佳模型；

(5)验证模型的准确性。

3.根据权利要求1或2所述检测花生种子α-和γ-生育酚含量的方法，其特征在于：

所述近红外光谱扫描参数为：扫描谱区范围4000～12000cm^-1(厘米波数)，扫描次数64次，分辨率8cm^-1。

4.根据权利要求3所述检测花生种子α-和γ-生育酚含量的方法，其特征在于：

所述的花生样品为：

5.根据权利要求4所述检测花生种子α-和γ-生育酚含量的方法，其特征在于：

所述花生样品α-生育酚含量的化学值与预测值为：

所述花生样品γ-生育酚含量的化学值与预测值为：

6.根据权利要求5所述检测花生种子α-和γ-生育酚含量的方法，其特征在于：

所述α-生育酚含量的近红外光谱模型的最佳光谱预处理方法为“一阶导数+矢量归一化”。谱区范围为7506～4242.8cm^-1，维数为10，模型的R²为90.05，RMSECV为0.203；

所述γ-生育酚含量的近红外光谱模型的最佳光谱预处理方法为“一阶导数+矢量归一化”，谱区范围为7506～4242.8cm^-1，维数为8，模型的R²为83.27，RMSECV为0.458。

7.根据权利要求1～6任一项所述检测花生种子α-和γ-生育酚含量的方法，其特征在于：所述近红外光谱扫描，每个样品30-50粒，重复扫描3次，并且第二次和第三次扫描时要将花生倒出重新装入样品杯中，以得到同一样品的多个近红外光谱。